Python驱动的智能化毕业设计文献检索系统

本文主要探讨了基于Python的文献检索系统的开发与实现，针对当前大学生毕业设计过程中文献检索存在的问题，如信息过载和效率低下。系统设计的核心目标是通过自动化手段优化文献检索流程，提升学生的研究效率。 首先，文章提到的系统利用Python爬虫技术，有效地解决了海量数据带来的挑战。爬虫能够自动抓取网络上的学术资源，如学术期刊、数据库等，从而实现文献的自动化获取和检索。这一过程大大减少了手动搜索的时间，减轻了"信息过载"的压力，使得学生可以更快地找到与他们课题相关的最新研究成果。 其次，系统引入了协同过滤推荐算法。协同过滤是一种基于用户行为数据的个性化推荐技术，它可以根据已有的用户文献阅读历史，预测并推荐可能感兴趣的新文献。通过这种方式，系统能够根据每个学生的检索历史和偏好，提供个性化的文献推荐，进一步提高检索的精准度和针对性。 论文强调了这个系统对于提升学生毕业设计质量的重要性。它不仅有助于学生快速掌握学术动态，而且能够辅助他们更好地理解和应用最新的研究成果，从而提高毕业设计项目的创新性和深度。 此外，作者团队由南京理工大学紫金学院的副教授杜兰、工程师刘智以及讲师陈琳琳组成，他们的研究领域包括人工智能和区块链，以及模式识别与人工智能，这表明他们在设计这样一个结合了前沿技术的系统时，具备深厚的专业背景和实践经验。 最后，本文还提到了研究背景，即国际IT传媒品牌基金项目支持的江苏省高校自然科学和社会科学项目，这进一步证实了研究的实用性和学术价值。论文引用了《软件》杂志，给出了具体的刊期和页码，为读者提供了参考。 基于Python的文献检索系统设计与实现是一篇关注实际教学需求，结合现代信息技术的有益尝试，旨在通过智能化的方式提高大学生的文献检索效率，对提高科研和学术水平具有积极意义。